| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 目录 | 第9-12页 |
| 1 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-16页 |
| 1.2.1 关于微博信息传播的研究 | 第13页 |
| 1.2.2 关于企业舆情危机预警管理的研究 | 第13-14页 |
| 1.2.3 关于食品安全评估相关研究 | 第14页 |
| 1.2.4 关于企业网络危机预警指标体系的研究 | 第14-15页 |
| 1.2.5 关于BP神经网络的在预警领域的研究 | 第15页 |
| 1.2.6 国内外研究现状简要评述 | 第15-16页 |
| 1.3 研究思路和方法 | 第16-17页 |
| 1.3.1 研究思路 | 第16页 |
| 1.3.2 研究方法 | 第16-17页 |
| 1.4 研究内容与创新点 | 第17-18页 |
| 2 研究的理论基础 | 第18-25页 |
| 2.1 微博传播 | 第18-20页 |
| 2.1.1 传播媒介的融合 | 第18-19页 |
| 2.1.2 传播过程的互动 | 第19页 |
| 2.1.3 传播速度快、传播范围广 | 第19页 |
| 2.1.4 传播参与的多中心 | 第19-20页 |
| 2.1.5 传播信息的碎片化 | 第20页 |
| 2.2 网络舆情危机 | 第20页 |
| 2.3 微博传播与网络危机的关系 | 第20-23页 |
| 2.3.1 微博传播促使危机事件的破坏性增强 | 第21页 |
| 2.3.2 微博传播促使舆情危机碎片化信息不断涌现 | 第21-22页 |
| 2.3.3 微博传播促使评论中心甚至裁判中心的转移 | 第22-23页 |
| 2.4 网络危机预警理论 | 第23-24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-25页 |
| 3 微博传播下肉制品企业网络舆情危机及成因 | 第25-31页 |
| 3.1 肉制品企业网络舆情危机的内涵 | 第25页 |
| 3.2 肉制品消费中存在的常见质量问题 | 第25-29页 |
| 3.3 微博传播下肉制品企业网络舆情危机的成因 | 第29-30页 |
| 3.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 4 基于BP神经网络的肉制品企业舆情危机预警模型 | 第31-41页 |
| 4.1 BP神经网络的概述 | 第31-32页 |
| 4.1.1 神经网络概念 | 第31页 |
| 4.1.2 BP神经网络概述 | 第31-32页 |
| 4.2 肉制品企业网络舆情危机预警指标体系 | 第32-33页 |
| 4.3 肉制品企业网络舆情危机预警指标体系指标含义及其解释分析 | 第33-36页 |
| 4.4 基于BP神经网络的肉制品舆情危机预警模型的构建 | 第36-39页 |
| 4.4.1 BP神经网络模型用于肉制品舆情危机预警的可行性分析 | 第36页 |
| 4.4.2 BP神经网络的肉制品企业舆情危机预警模型的构建思路 | 第36-37页 |
| 4.4.3 BP神经网络的肉制品企业舆情危机预警模型的算法和步骤 | 第37-39页 |
| 4.5 本章小结 | 第39-41页 |
| 5 XX肉制品公司网络舆情危机预警实证分析 | 第41-50页 |
| 5.1 XX肉制品公司瘦肉精事件概述 | 第41-43页 |
| 5.2 数据处理工具 | 第43页 |
| 5.3 XX肉制品公司网络舆情危机预警模型构建的实验过程 | 第43-50页 |
| 5.3.1 信息采集 | 第43-44页 |
| 5.3.2 数据归一化处理 | 第44-45页 |
| 5.3.3 确定输出节点以及隐含层节点的选择 | 第45-46页 |
| 5.3.4 确立样本输出值 | 第46-47页 |
| 5.3.5 设置训练参数 | 第47页 |
| 5.3.6 创建BP神经网络,初始化和调用训练函数 | 第47-48页 |
| 5.3.7 检测 | 第48-50页 |
| 6 微博环境下肉制品企业网络舆情危机的预警管理策略 | 第50-54页 |
| 6.1 肉制品企业战略性预警管理策略 | 第50-52页 |
| 6.2 肉制品企业战术性预警管理策略 | 第52-53页 |
| 6.3 本章小结 | 第53-54页 |
| 7 全文总结和不足 | 第54-55页 |
| 7.1 总结 | 第54页 |
| 7.2 不足 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-57页 |
| 致谢 | 第57页 |
